合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

摘要: 本申请涉及人工智能,特别是涉及合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术:1、随着科技的不断发展以及法律法规的不断完善,互联网、医疗、金融等领域均需要...
合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及人工智能,特别是涉及合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术:

1、随着科技的不断发展以及法律法规的不断完善,互联网、医疗、金融等领域均需要依据各自领域的基础法律与行业规范进行业务经营。

2、现有技术中,通过人工评估的方式来发现企业的合规风险,需要专业的隐私合规人员参照法规模板对企业的业务的合规风险进行评估,该过程中完全依赖隐私合规人员的专业能力,评估效率和准确度受个体差异影响极大。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质,以实现减少合规风险检测过程中的个体差异对评估效率和准确度的影响。具体技术方案如下:

2、第一方面,本申请实施例提供了一种合规风险检测方法,该方法包括:

3、获取待检测对象的业务数据及所述待检测对象的业务所涉及的法规数据;所述业务数据为对所述待检测对象的业务进行处理的过程中,且与所述待检测对象相关的数据;所述法规数据为对所述待检测对象的业务进行处理时所需要满足的法律文档和/或规定文档;

4、根据所述业务数据及所述法规数据,生成知识图谱,其中,所述知识图谱表示业务数据与法规数据的关联关系;

5、对所述知识图谱进行特征提取,得到风险特征数据,所述风险特征数据为所述知识图谱中能够表征所述业务数据所存在的风险的数据;

6、将所述风险特征数据输入到预先训练的机器学习模型中,得到与所述待检测对象对应的风险评估结果。

7、第二方面,本申请实施例提供了一种合规风险检测装置,该装置包括:

8、数据获取模块,用于获取待检测对象的业务数据及所述待检测对象的业务所涉及的法规数据;所述业务数据为对所述待检测对象的业务进行处理的过程中,且与所述待检测对象相关的数据;所述法规数据为对所述待检测对象的业务进行处理时所需要满足的法律文档和/或规定文档;

9、图谱生成模块,用于根据所述业务数据及所述法规数据,生成知识图谱,其中,所述知识图谱表示业务数据与法规数据的关联关系;

10、特征提取模块,用于对所述知识图谱进行特征提取,得到风险特征数据,所述风险特征数据为所述知识图谱中能够表征所述业务数据所存在的风险的数据;

11、风险预测模块,用于将所述风险特征数据输入到预先训练的机器学习模型中,得到与所述待检测对象对应的风险评估结果。

12、第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;存储器,用于存放计算机程序;处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现本申请中任一所述的合规风险检测方法。

13、第四方面,本申请实施例一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本申请中任一所述的合规风险检测方法。

14、第五方面,本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行本申请中任一所述的合规风险检测方法。

15、本申请实施例提供的合规风险检测方法、装置、电子设备及存储介质,先获取待检测对象的业务数据及待检测对象的业务所涉及的法规数据;再根据业务数据及法规数据,生成知识图谱,进而对所述知识图谱进行特征提取,得到风险特征数据,所述风险特征数据为所述知识图谱中能够表征所述业务数据所存在的风险的数据;最后将所述风险特征数据输入到预先训练的机器学习模型中,得到与所述待检测对象对应的风险评估结果。通过建立知识图谱可以发掘业务数据与法规数据的内在关联,通过将从知识图谱中提取出的风险特征数据输入到预先训练的机器学习模型中,可以使得该预先训练的机器学习模型基于该业务数据与法规数据的内在关联,来输出该待检测对象对应的风险评估结果,这样可以减少对合规人员的专业能力的依赖,从而减少合规风险检测过程中的个体差异对评估效率和准确度的影响,使得对待检测对象的检测更加客观,并且通过上述过程,还实现了合规风险的自动检测,减少合规风险检测过程中的人工成本,提高了检测效率。

1.一种合规风险检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述业务数据包括结构化业务数据及非结构化业务数据;所述非结构化业务数据包括业务代码,所述根据所述业务数据及所述法规数据,生成知识图谱,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述法规数据进行数据实体识别及实体关系的提取,得到第二实体关系,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述风险特征数据输入到预先训练的机器学习模型中,得到与所述待检测对象对应的风险评估结果,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述风险评分进行修正,得到所述待检测对象的风险等级,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种合规风险检测装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的合规风险检测方法。